馬冠南+丁春雨

摘 要：本文以長春市為研究區(qū)，利用高分一號(hào)影像進(jìn)行玉米種植面積提取，并以此對2006—2014年MODIS-EVI產(chǎn)品進(jìn)行掩膜，計(jì)算長春各縣市玉米不同物候期的EVI平均值，建立EVI與統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)之間的關(guān)系模型，通過模型擬合的優(yōu)劣程度篩選出各縣市玉米的最優(yōu)估產(chǎn)模型，利用最優(yōu)模型開展2015年長春市玉米產(chǎn)量的預(yù)測工作。結(jié)果表明，基于最優(yōu)估產(chǎn)模型的長春各縣市2015年玉米單產(chǎn)預(yù)測的相對誤差為-0.14%～16.88%，總體誤差為1.61%，均方根誤差為191.58kg/hm2，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域尺度下對作物產(chǎn)量的高精度預(yù)測。

關(guān)鍵詞：玉米；遙感；產(chǎn)量預(yù)測；物候期；植被指數(shù)

中圖分類號(hào)：S513 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170532006

吉林省作為糧食大省，是國家重要的商品糧生產(chǎn)基地，擁有完備的糧食生產(chǎn)體系，在國家糧食供給中占有舉足輕重的地位。吉林玉米帶作為世界三大黃金玉米帶之一，戰(zhàn)略意義重大，多年來為平衡國家糧食供求、保障國家糧食安全、穩(wěn)定糧食市場方面做出過巨大貢獻(xiàn)。因此，保護(hù)玉米的種植面積和穩(wěn)定生產(chǎn)是確保糧食安全的戰(zhàn)略之一，準(zhǔn)確地預(yù)測玉米產(chǎn)量對于政府等有關(guān)部門制定科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)政策具有積極意義[1，2]。

傳統(tǒng)的農(nóng)作物估產(chǎn)方法主要有統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法、農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)方法等，但是這些方法成本高、工作量大、速度慢，難以實(shí)現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)量的高效高精度預(yù)測。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用快速、宏觀獲取地面信息的遙感技術(shù)已成為大尺度下的農(nóng)作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測等農(nóng)業(yè)研究的重要手段。MODIS數(shù)據(jù)具有適中的空間分辨率和較高的時(shí)間分辨率，在近紅外波段和紅光波段均較窄，使其近紅外波段的水汽吸收區(qū)被剔除，而紅光波段對葉綠素具有高敏感度，通過波段組合計(jì)算得出的植被指數(shù)能夠有效地反映植被的生長狀況，因而被廣泛應(yīng)用到作物長勢和產(chǎn)量信息的監(jiān)測業(yè)務(wù)中[3]。本研究擬利用MODIS增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）與統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量建立最優(yōu)估產(chǎn)模型，開展2015年度長春市玉米單產(chǎn)遙感估測研究。

1 研究區(qū)概況

長春市地處東北平原腹地松遼平原，是東北地區(qū)的天然地理中心，位于N4305'～4515'、E12418'～12705'，如圖1所示，屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫4.8℃，年平均降水量522～615mm，具有四季分明，雨熱同季，干濕適中的氣候特征。長春市位于世界著名的黃金玉米帶上，玉米是該地區(qū)的主要糧食作物之一，2015年播種面積為2102148hm2，占全市總播種面積的78.8%。玉米的播種期一般在4月中旬—5月上旬，苗期在5月中旬—6月上旬，拔節(jié)期在6月中旬—7月上旬，大喇叭口期在7月中旬—7月下旬，抽雄灌漿期在8月上旬—9月上旬，成熟期在9月中旬—10月中旬。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1 遙感數(shù)據(jù)

本研究使用的遙感數(shù)據(jù)為250m空間分辨率16d合成的MODIS-EVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)，時(shí)間覆蓋范圍為2006—2015年4月中旬—10月中旬，數(shù)據(jù)獲取地址為https：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data。數(shù)據(jù)經(jīng)下載后，利用MODIS重投影工具（MRT）對EVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行影像拼接、投影轉(zhuǎn)換和重采樣，統(tǒng)一采用Albers投影。文中使用的玉米種植結(jié)構(gòu)提取數(shù)據(jù)為利用高分一號(hào)16m分辨率遙感影像經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、幾何校正、勻色鑲嵌等處理，基于玉米識(shí)別的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)時(shí)空尺度的信息提取過程，提取結(jié)果如圖1所示。

2.2 玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)

本文使用的2006—2015年長春各縣市玉米總播種面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來自于吉林省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的各年度統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)經(jīng)整理并計(jì)算得出各縣市玉米的單產(chǎn)數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建不同物候期MODIS-EVI與單產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的估產(chǎn)模型以及產(chǎn)量預(yù)測精度的驗(yàn)證工作。

3 研究方法與結(jié)果分析

3.1 玉米估產(chǎn)模型的建立

以玉米種植結(jié)構(gòu)提取數(shù)據(jù)作為掩膜，統(tǒng)計(jì)2006—2014年長春各縣市玉米不同物候期的MODIS-EVI平均值，通過對各縣市EVI與統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)進(jìn)行線性擬合，構(gòu)建玉米遙感估產(chǎn)模型，其線性模型計(jì)算公式如下：

Yt，i=a×EVIt，i+b

式中，Yt，i為第t個(gè)物候期第i個(gè)縣市的玉米預(yù)測單產(chǎn)，EVIt，i為第t個(gè)物候期第i個(gè)縣市的MODIS-EVI平均值，a、b為線性方程回歸系數(shù)。

通過計(jì)算得出各縣市不同物候期的玉米遙感估產(chǎn)模型，將決定系數(shù)R2作為判定各個(gè)估產(chǎn)模型擬合的優(yōu)劣程度。本文以長春6個(gè)縣市為區(qū)域單元，通過建立玉米不同階段物候期（苗期、拔節(jié)期、大喇叭口期、抽雄灌漿期、成熟期）的EVI與單產(chǎn)之間的線性關(guān)系，將R2最大的關(guān)系模型作為最優(yōu)物候期的玉米估產(chǎn)模型[4]，結(jié)果如表1所示。

3.2 產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果分析

基于2006—2014年長春各縣市MODIS-EVI平均值與統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)構(gòu)建并篩選得到的最優(yōu)物候期的玉米估產(chǎn)模型，開展2015年長春地區(qū)玉米單產(chǎn)預(yù)測及驗(yàn)證工作。利用2015年MODIS-EVI遙感數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)長春各縣市域尺度下的EVI平均值，將其代入到對應(yīng)的最優(yōu)估產(chǎn)模型中，得到2015年度各縣市的預(yù)測單產(chǎn)，最后利用統(tǒng)計(jì)局提供的單產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表2所示。

從上表可以看出，長春各縣市2015年玉米單產(chǎn)預(yù)測的相對誤差為-0.14%～16.88%，總體誤差為1.61%，通過計(jì)算得到均方根誤差為191.58kg/hm2。由此可見，利用多年時(shí)序遙感植被指數(shù)構(gòu)建的最優(yōu)估產(chǎn)模型在縣市域尺度下進(jìn)行高精度的作物單產(chǎn)估測是可行的。

4 結(jié)論與討論

本文通過計(jì)算多年MODIS-EVI數(shù)據(jù)在玉米不同物候期階段的平均值，與對應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)之間構(gòu)建最優(yōu)估產(chǎn)模型，利用該方法對長春地區(qū)玉米單產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測，總體誤差在2%以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了縣域尺度下的高精度產(chǎn)量預(yù)測。本文采用高分一號(hào)影像作為種植結(jié)構(gòu)提取數(shù)據(jù)保證了作物面積識(shí)別的準(zhǔn)確性，而每年的作物種植結(jié)構(gòu)是在不斷變化的，簡單的利用單一作物種植結(jié)構(gòu)信息勢必會(huì)影響最終估產(chǎn)的精度，今后的研究將引入變化的作物種植結(jié)構(gòu)信息以減少面積提取誤差?，F(xiàn)有的MODIS數(shù)據(jù)雖然具有較高的時(shí)間分辨率，但是空間分辨率對于地塊尺度來說還很粗糙，隨著我國高分辨率遙感衛(wèi)星的不斷發(fā)展，未來利用更高時(shí)空分辨率的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行大尺度下的作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)測將更加便利。

參考文獻(xiàn)

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